标签：notin exists 数据库 查询 索引 算法 SQL 执行

in notin exists not exists 性能优化算法总结

• 1.1. in 和 exists 区别
• 1.2. not in 能不能走索引
• 1.3. not in 和 join 的关系
• 1.4. 和 not Exists 的关系
• 1.5. in 的实现过程

1.1. in 和 exists 区别

in 和exists 的区别是in 和exists 执行时，in 是先执行子查询中的查询，然后再执行主查询。而exists查询它是先执行主查询，即外层表的查询，然后再执行子查询。

exists 和 in 在执行时效率单从执行时间来说差不多，exists要稍微优于in。在使用时一般应该是用exists 而不用in。

如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in, 反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用exists。

IN 不对NULL进行处理。

1.2. not in 能不能走索引

答案是有些可以有些不可以。

排除少量情况下 ，not in 基本就是等同遍历了。

如果排除上万数据，那走走索引还是有用的，排除的数据越多，走索引效果越好。具体的实现实现效果和数据库类型和版本相关。一般越高级数据库与版本会对此优化越好。。

如果遇到相关数据库对此语句优化不好，那就需要利用适当调整sql语句，换个等义的更高性能写法（一般可读性会因此下降） 或者利用存储过程自定义函数等自己实现性能高的notin算法，或者用编程语言实现

1.3. not in 和join 的关系

虽然not in 里面排除多的情况下可以走索引，但数据库具体实现可能没有实现，此时可以使用join 代替代价就是可读性相对会下降写。

优先使用not in，其次join 代替 可读性优先保证

1.4. 和 not Exists 的关系

含义上说 notin 基本就是notexist 也有可能是sql标准，待确定有可能不同的数据库

区分是为了实现俩种不同的查询算法 有些数据库俩种算法几乎一样效率，有些数据库实现的不一样。。

而且数据量大小不同的情况下，可能会走不同的路径，不能一概而论。。

1.5. in 的实现过程

用in 写出来的SQL 的优点是比较容易写及清晰易懂，这比较适合现代软件开发的风格。但是用in 的SQL 性能总是比较低的

从SQL执行的步骤来分析用IN的SQL与不用IN的SQL有以下区别：SQL试图将其转换成多个表的连接，如果转换不成功则先执行IN里面的子查询，再查询外层的表记录，如果转换成功则直接采用多个表的连接方式查询。

可见用IN的SQL至少多了一个转换的过程。一般的SQL都可以转换成功

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来源： https://www.cnblogs.com/yizhiamumu/p/16641326.html

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